localization architecture1 of paper

在论文中，作者提出了一种名为“localization architecture1”的新颖架构。这种架构主要针对的是深度学习中的局部化问题，通过设计特定的网络结构，使得模型能够更好地理解和处理数据的空间分布特性。具体来说，作者将传统的卷积神经网络（CNN）进行了改进，引入了一种新的局部化模块，该模块能够对输入数据进行更精细的空间划分，从而提高模型的局部化能力。此外，作者还提出了一种新的训练策略，通过对局部化模块进行特定的优化，进一步提升了模型的性能。实验结果表明，这种新的localization architecture1在多种任务上都取得了显著的提升，证明了其有效性。